人工神经网络讲稿ch4

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matlab_人工神经网络 ppt课件

net=newff;用于在对话框中创建一个BP网络。
net为创建的新BP神经网络；
PR为网络输入向量取值范围的矩阵；
[S1 S2…SNl]表示网络隐含层和输出层神经元的个数；
{TFl TF2…TFN1}表示网络隐含层和输出层的传输函数，默认为‘tansig’；
BTF表示网络的训练函数，默认为‘trainlm’；
• 分类结果：(1.24，1.80)，(1.28，1.84)属于Af类；(1.40，2.04）属于 Apf类．
图2 分类直线图
• •缺陷：根据什么原则确定分类直线？
• 若取A=(1.46,2.10), B=(1.1,1.6)不变，则分类直线变为 y=1.39x+0.071
分类结果变为： (1.24,1.80)， (1.40,2.04) 属于Apf类； (1.28,1.84)属于Af类
matlab_人工神经网络
BLF表示网络的权值学习函数，默认为‘learngdm’；
PF表示性能数，默认为‘mse’。
2）newcf函数用于创建级联前向BP网络，newfftd函数用于创建一个存在输入延迟的前向网络。
matlab_人工神经网络
传递函数是BP网络的重要组成部分。传递函数又称为激活函数，必须是连续可微的。BP网络经常采用S型的对数或正切函数和线性函数。 1) logsig：该传递函数为S型的对数函数。调用格式为： A=logsig（N） info=logsig（code）其中，N：Q个S维的输入列向量；A：函数返回值，位于区间（0，1）； 2）tansig：该函数为双曲正切S型传递函数。调用格式为： A=tansig（N） info=tansig（code）其中，N：Q个S维的输入列向量；A：函数返回值，位于区间（-1，1）。 3）purelin：该函数为线性传递函数。调用格式为： A=purelin（N） info=purelin（code）其中，N：Q个S维的输入列向量；A：函数返回值，A=N。

人工神经网络理论及应用课件第6章反馈神经网络

韩力群施彦制作
6.1.2.3 吸引子的性质
性质1 ：若X 是网络的一个吸引子，且阈
值T=0，在sgn(0)处，xj(t+1)=xj(t)，则－X 也一定是该网络的吸引子。证明：∵X 是吸引子，即X= f (WX)，从而有
f [W(－X)]=f [－WX]=－f [WX]= －X
∴－X 也是该网络的吸引子。
韩力群施彦制作
6.1离散型Hopfield神经网络
6.1.1 网络的结构与工作方式
x1
x2 … xi
… xn
T1
T2 … Ti … Tn
离散型反馈网络的拓扑结构
韩力群施彦制作
(1)网络的状态
DHNN网中的每个神经元都有相同的功能，其输出称为状态，用
xj 表示。
所有神经元状态的集合就构成反馈网络的状态 X=[x1,x2,…,xn]T
韩力群施彦制作
6.1.2 网络的稳定性与吸引子
6.1.2.1 网络的稳定性 DHNN网实质上是一个离散的非线性动力学系统。网
络从初态X(0)开始，若能经有限次递归后，其状态不再发生变化，即X(t+1)＝X(t)，则称该网络是稳定的。如果网络是稳定的，它可以从任一初态收敛到一个稳态：
(a)
韩力群施彦制作
根据神经网络运行过程中的信息流向，可分为前馈式和反馈式两种基本类型。前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定，而与网络先前的输出状态无关。

人工神经网络入门（1）——单层人工神经网络应用示例

⼈⼯神经⽹络⼊门（1）——单层⼈⼯神经⽹络应⽤⽰例

范例程序下载：

如果您有疑问，可以先参考

如果您未找到满意的答案，可以在下⾯留⾔：）

1 介绍

还记得在2年前刚刚接触RoboCup的时候，从学长⼝中听说了ANN（⼈⼯神经⽹络），这个东西可神奇了，他能通过学会从⽽对⼀些问题进

⾏⾜够好处理。就像咱们⼈⼀样，可以通过学习，了解新的知识。

但是2年了，⼀直想学习ANN，但是⼀直没有成功。原因很多，其中主要的原因是咱们国内的教程中关于这个技术的介绍过于理论化，以⾄于我们基础差和⾃学者望⽽却步。

现在，我希望通过⼀个简单的⽰例，让⼤家先有⼀个感性的认识，然后再了解⼀些相应的理论，从⽽达到更好的学习效果。

2 范例程序的使⽤和说明

本程序⽰例2个简单的运算：

1 AND运算：就是咱们常⽤的求和运算，如：1 AND 0 = 1

2 OR运算：就是咱们常⽤的求并运算，如：1 OR 0 = 1

启动程序后，你将会看到如下的界⾯：

点击“开始训练AND”按钮后，程序就开始训练 AND 运算，并在训练结束后提⽰咱们。

同时界⾯变成如下：

你只需要点击“0 0”按钮，就会在“计算结果”下⾯显⽰经过训练以后的ANN计算出来的结果。

如下所⽰：

“计算结果”显⽰为“1.74E-10”，说明 0 AND 0 = 0.

这个结果就是我们想要的。训练成功

其他的按钮使⽤⽅法类似：）

3 计算过程

咱们可以参考⼀下AND计算的总体运⾏过程：

//初始化训练集合

TrainSet[] sets = new TrainSet[]{new TrainSet(0, 0, 0), new TrainSet(0, 1, 0),

《深度学习PPT》第3章人工神经网络与深度学习

•轴突：细胞的输出端 •树突：细胞的输入端 •突触：轴突与树突的接口。
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3.1 探秘大脑的工作原理
第3章人工神经网络与深度学习
大脑神经细胞的工作流程
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3.1 探秘大脑的工作原理
第3章人工神经网络与深度学习
输
树
入
突
细胞体
电脉冲形成
轴突
信息处理
传输
ห้องสมุดไป่ตู้
生物神经元的信息处理流程
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3.1 探秘大脑的工作原理
第3章人工神经网络与深度学习
3.1.2 人脑神经元的结构
神经元的基本结构包括细胞体和突起两部分。细胞体包括细胞核、细胞质、细胞膜。细胞膜内外电位差称为膜电位。神经元的突起一般包括数条短而呈树状分支的树突和一条长而分支少的轴突。长的突起外表大都套有一层鞘，组成神经纤维，神经纤维末端的细小分支叫作神经末梢。神经纤维集结成束，外面包有膜，构成一条神经。
特点：输入节点无计算功能，只是为了表征输入矢量各元素值；以后各层节点表示具有计算功能的神经元，称为计算单元。
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3.4 人脑神经网络的互连结构
第3章人工神经网络与深度学习
3.4.2 反馈网络
在反馈网络中（Feedback NNs）,输入信号决定反馈系统的初始状态，系统经过一系列状态转以后，逐渐收敛于平衡状态，这一状态就是反馈网络经计算后输出的结果。

人工神经网络算法基础精讲ppt课件

目录
一、人工神经网络的基本概念二、人工神经网络的学习方法三、前向式神经网络与算法四、神经网络的应用举例（matlab）
1
一、人工神经网络的基本概念
2
一、人工神经网络的基本概念
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN）可以概括的定义为：
由大量具有适应性的处理元素（神经元）组成的广泛并行互联网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应，是模拟人工智能的一条重要途径。人工神经网络与人脑相似性主要表现在：
当f（x）取1或-1时，f（x）为下图所示的sgn（符号）函数
1，若x 0 sgn（x）= f (x) -1，若x 0
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1.6激活函数
2.S型激活函数
神经元的状态与输入级之间的关系是在（0,1）内连续取值的单调可微函数，称为S型函数。
单极性S型函数：
f
(
x)
1
1 e
x
双极性S型函数：
E=
1 2
K
2
（yk -o（ k n）)
k=1
其中， Ok=f（netk）为实际输出；yk代表理想输出；W是网络的所有权值组
成权矩阵W=（wij）；K为输出个数。
使用梯度下降法调整权值W，使误差准则函数最小，得到W的修
正Delta规则为：

人工神经网络 Artificial Neural Networks(1).ppt

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1.2.1 人工神经网络的概念
• 强调：
– ① 并行、分布处理结构； –② 一个处理单元的输出可以被任意分枝，且
大小不变； –③ 输出信号可以是任意的数学模型； –④ 处理单元完全的局部操作
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1.2.1 人工神经网络的概念
• （2） Rumellhart，McClelland，Hinton的PDP
20141062811113联接主义观点神经网络是一个由大量简单的处理单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统ann力求从四个方面去模拟人脑的智能行为物理结构计算模拟存储与操作训练20141062911114两种模型的比较心理过程逻辑思维高级形式思维的表象生理过程形象思维低级形式思维的根本仿生人工神经网络联结主义观点物理符号系统20141063011物理符号系统和人工神经网络系统的差别项目物理符号系统人工神经网络处理方式逻辑运算模拟运算执行方式串行并行动作离散连续存储局部集中全局分布20141063111两种人工智能技术的比较项目传统的ai技术ann技术基本实现方式串行处理
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1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.1 智能与人工智能 • 一、智能的含义 • 智能是个体有目的的行为，合理的思维，
以及有效的、适应环境的综合能力。 • 智能是个体认识客观事物和运用知识解决

人工神经网络讲稿ppt课件

被安排到约1000个主要功效模块，每个功效模块大约有上百个神经网络，每个网络约有10万个神经元。信息传递
从一个神经元到另一个神经元；从一个网络到另一个网络；从一个模块到另一个模块。
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1.2 神经细胞与生物神经网络
2. 生物神经元（细胞）结构wk.baidu.com型
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工程实践中，有指导学习和无指导学习并不是相互冲突，当前已经出现了一些融合有指导学习和无指导学习训练算法。如在应用有指导学习训练一个网络后，再利用一些后期无指导学习来使得网络自适应于环境改变。
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2.3 学习算法
学习算法是人工神经网络研究主要内容和中心步骤，许多性能各异神经网络差异也主要表达在学习算法不一样上，同时，对于神经网络学习算法也是至今人们研究得最多一个方面。
（d）神经元输出响应，是各个输入综合结果。
n
X w1x1 w2 x2 ...... wn xn wi xi i 1
n
x X wi xi i 1
y f (x)
* f ( )为神经元I / O 特征。在人工神经网络中，经常把值视
为神经元第 0 个输入，
且 w0 1, x0
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一. 概论
人工神经网络定义和研究发展根源神经细胞与生物神经网络人工神经网络特点人工神经网络发展简史

基于神经网络的故障诊断

神经网络工具箱应用于故障诊断

1.问题描述

电力系统的安全运行具有十分重要的意义。当高压变压器或其他类似设备在运行中出现局部过热、不完全放电或电弧放电等故障时，其内部绝缘油、绝缘纸等绝缘材料将分解产生多种气体，包括短链烃类气体（C2H2、CH4等）和H2、CO2等，这些气体称作特征气体。而特征气体的含量与故障的严重程度有着很密切的关系，如下图1所示。将BP神经网络应用于变压器故障诊断对大型变压器的运行有着非常重要的意义。

2.神经网络设计

（1）输入特征向量的确定

变压器的故障主要与甲烷（CH4）、氢气（H2）、总烃（C1 + C2）以及乙炔（C2H2）4种气体的浓度有关，据此可以设定特征向量由这4 种气体的浓度组成，即CH4、H2、C1 + C2 （总烃）和C2H2,同时也设定了网络输入层的节点数为4个。

（2）输出特征向量的确定

输出量代表系统要实现的功能目标，其选择确定相对容易一些。只要问题确定了，一般输出量也就确定了。在故障诊断问题中，输出量就代表可能的故障类型。变压器的典型故障类型有：一般过热故障、严重过热故障、局部放电故障、火花放电故障以及电弧放电故障等5种类型，因此这里选择5 个向量作为网络的输出向量，即网络输出节点确定为 5 个。根据

Sigmoid 函数输出值在0 到1 之间的特点，这里设定以0 到1 之间的数值大小表示对应的故障程度，也可以理解为发生此类故障的概率，数值越接近1 表示发生此类故障的几率越大或说对应的故障程度越大。针对本系统，

设定输出值大于等于0． 5 时认为有此类故障，小于0． 5 时认为无此类故障。

第三讲(2)人工神经网络(BP算法)

训练中当训练步长会变得非常小将导致训练速度降得非常低最终导致网络停止收敛稳定性问题步长问题bp网络的收敛是基于无穷小的权修改量步长太小收敛就非常慢步长太大可能会导致网络的瘫痪和不稳定自适应步长使得权修改量能随着网络的训练而不断变化
第三讲人工神经网络
第4节 BP网络
BP—BackPropagation(反向传播）
BP算法实质是求取误差函数的最小值问题。 BP算法采用非线性规划中的最速下降方法，按误差
函数的负梯度方向修改权系数。
4.2 BP网的学习算法
二、BP算法原理（三）BP算法的数学表达
取
E
w ij
E w ij
E
最速下降法，要求E的极小点。
wij
E >0，此时Δwij<0 w ij
4.2 BP网的学习算法
一、BP算法的训练过程概述
BP 训练基本过程： 2、向后传播阶段——误差传播阶段：（1）计算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差；（2）按极小化误差的方式调整权矩阵。（3）网络关于第p个样本的误差测度：
1 m 2 Ep y pj o pj 2 j 1
输出Y＝(Y1，Y2，…，Yn)。 3．计算各层的输出。对于第k层第i个神经元的输出Xik，有：
4.2 BP网的学习算法
二、BP算法原理（四）BP算法的执行步骤 4．求各层的学习误差dik对于输出层有：

第一课概述人工神经网络理论及应用教学课件

神经网络应用——应用领域(2)
医药：模拟专家诊断，CT、心电分析石油：勘探，油井检测与效用分析电子：自动布线，芯片检测机器人：行走/机械臂控制，机器人视觉交通：智能监控，车流控制，车辆调度
神经网络应用实例(1)
美国海湾沿岸炼油厂利用神经网络增加产品回收率 BP-Amoco公司得克萨斯城炼油厂原油蒸馏装置加工能力大于2000万吨/年，原油经预热，并分割成五股物流：塔顶物流（去蒸汽回收）、石脑油、煤油、柴油（主要产品）和塔底物流。装置采用在线分析仪控制迟后时间长达30min 以上，为此竭力寻求减少物流数据应答时间的办法。1996 年起，炼厂使用了GenSym公司G2诊断支持(GDA) 软件和采用GenSym公司Neur-On-Line建立的三个神经网络模型，以控制蒸馏过程，神经网络模型的开发可在分析仪不可靠时或价格过于昂贵时用以推断过程物流数据。Neur-On-Line 模型可提供质量数据的瞬时估算值，它可表达为馏分的沸点温度。该值然后可用于闭环控制。该先进控制系统用于闭环控制的投用率大于 95 ％，估算回收产品的节约金额超过 $50 万/年。
神经网络应用——信号处理
主要用于自适应信号处理，NN应用包括自适应滤波；自适应编码；系统辨识(和控制领域交叉)；故障诊断(和人工智能领域交叉)；信号估计和特征提取弱信号检测

人工神经网络概论

梁飞

（中国矿业大学计算机科学与技术学院信科09-1班，江苏，徐州，221116）

摘要：进入21世纪以来，神经网络近来越来越受到人们的关注，因为神经网络可以很容易的解决具有上百个参数的问题，它为大复杂度问题提供了解决一种相对来说比较有效的简单方法。人工神经网络是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。本文简要介绍了人工神经网络的工作原理、属性、特点和优缺点、网络模型、发展历史及它的应用和发展前景等。

关键词：人工神经网络；人工智能；神经网络；神经系统

1．人工神经网络的简介

人工神经网络（Artificial Neural Networks,简写为ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。

2．人工神经网络的工作原理

人脑的处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模网络。单个神经细胞的工作速度并不高，但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和表现的多样性。

因此，从处理的角度对人脑进行研究，并由此研制出一种象人脑一样能够“思维”的智能计算机和智能处理方法，一直是人工智能追求的目标。

人脑神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。

人工神经网络课件

每次只利用一个样本的梯度信息进行参数更新，计算量小，收敛速度快，但容易受到噪声干扰，陷入局部最优解。
小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradie…
折中方案，每次利用一小批样本的梯度信息进行参数更新，兼具批量梯度下降法和随机梯度下降法的优点。
正则化方法防止过拟合
L1正则化（Lasso）
01
人工神经网络课件
目录
• 神经网络基本概念 • 前馈神经网络 • 反馈神经网络 • 深度学习基础 • 优化算法与技巧 • 实践应用与案例分析
01 神经网络基本概念
生物神经网络简介
01
02
03
生物神经网络组成
生物神经网络由大量神经元通过突触连接而成，具有并行处理、分布式存储和自学习等特性。
信号传递方式
批处理、随机梯度下降等优化策略
• 批处理（Batch Processing）：将数据集分成若干个小批次进行训练，每个批次内部使用批量梯度下降法进行参数更新。
• 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：每次只随机选取一个样本进行训练，并更新参数。这种方法计算量小，收敛速度快，但容易受到噪声干扰。
人工神经网络特点
人工神经网络具有并行处理、分布式存储、自学习、自组织和自适应等特性，能够处理复杂的模式识别和预测等问题。
人工神经网络应用

人工神经网络理论及应用.ppt课件

J wi2j
J e
T
e wi2j
J
， e e （为什么？）
BP学习步骤：误差反传(输出层)
注意到 wi2j仅和yi (ei)有关，
e [ e1 , ei , em ]T [0 yi 0]T
wi2j
wi2j
wi2j
wi2j
wi2j
因此，
根据Log Sigmoid函数性质
J wi2j
ei
：学习率， 0 1，控制权值调整速度。
（5）若 yq (k ) tq ，学习结束；否则，返回（3）。
单层感知器
▪ 用于两类模式分类时相当于在高维样本空间中，用一个超平面将
两类样本分开。 ▪ 已证明
若输入的两类模式是线性可分集合（指存在一个超平面能将其分开），则算法一定收敛。 ▪ 局限性
y
1,
0 ,
w12 y11 w22 y12 w12 y11 w22 y12
三层感知器解决异或问题
设网络有如下一组权值和阈值，可得各节点的输出：
y11 f [1 u1 1 u2 0.5] y12 f [(1) u1 (1) u2 (1.5）] y f [1 y11 1 y12 1.2]
1 2
]
y f [w12 y11 w22 y12 ]
u2
y11
y
f
[•]

Ch4神经网络算法

Ch4 神经网络算法

人的神经系统是由众多神经元相互连接而组成的一个复杂系统。

神经元又叫神经细胞，它是神经组织的基本单位。如下图所示它包括细胞体和突起二部分。突起部分又分为轴突和树突。

轴突稍长，构成神经纤维。

树突稍短，分支多。

神经元之间密切接触，传递神经冲动的地方叫突触，它主要是一个神经元的轴突末端，与另一个神经元的树突(或细胞体)之间的接触。

冲动传递是有方向的，

冲动传递有不同的效果，有的使后一神经元发生兴奋，有的使后一神经元受到抑制。

当若干突触输入，或同一突触得到的连续的输入时，按时间叠加的结果，使细胞体内电位超过某个阈值时，细胞体的膜将会发生单发性的尖峰电位(活发电位)。

这一尖峰脉冲将会沿轴突传播到与其相连的神经细胞中。

这一点很关键!这是人工神经网络的基本原理。

用人工方法模拟神经元，采用某种方式连接而成的网络模型，称为人工神经网络模型。

任何一个神经网络模型都是由许多处理单元(结点)组成，每个处理单元都是生物神经元的抽象。它所具备的处理能力也很简单。它具备接收信息、处理信息、输出结果的基本特征。

一个神经网络模型可以是感觉输入，也可以是其他系统的输入，也可以其他神经元的输入。

在任一时刻，每个处理单元都有一个活跃值a i(t)，该值表明该结点的状态。其取值范围可以是[0，1]内的任意实数，也可以是离散值，如0或1，1或-1，也可以是多个值，如-1、0或1。

在整个神经网络的结点之间存在着相互作用，信号强度决定了影响程度的大小。

每个单元都有一个输出函数，它是其活跃值a i(t)作为自变量，将其映射成一输出值o i(t)，即有o i(t)=f i(a i(t))。